舆论预测应引入“战略意外”思想

论文在分析舆论预测现实表现的基础上，论述了“战略意外（事件）”的三个特点。并以此作为分析的工具，指出和论证了目前国内舆论预测普遍缺乏“战略意外”思想，进而提出更新思想认识和增强风险意识两个解决之道。

互联网社交平台舆论趋势预测算法研究

为解决互联网社交平台话题趋势预测不准确的问题,提出基于量化计算的互联网话题趋势预测算法。本文通过分析互联网特定话题下的主题立场文本、评论账户画像、评论贴文内容等多维度特征,设计了一种面向互联网特定话题的舆论趋势预测方法,通过特定话题数据获取、用户观点立场分析、趋势走向判断样本集构建模型,构建的互联网话题趋势预测神经网络模型比传统的舆论趋势预测模型更准确、更全面。本文提出的基于量化计算的互联网话题趋势预测算法,可作为互联网舆情趋势分析研判的重要手段。

网络舆情热度变化的基本规律研究——以2019年网络模因现象为例

大数据时代为探索网络舆情的一般规律提供了实践平台,使得原本抽象的舆情更易于被观测。本文以2019年网络模因现象作为分析样本,通过收集网络模因热度数据总结模因的自然衰减规律、强调效应的基本作用形式,以及模因复合体内部子模因之间的作用关系,以明确模因传播的内在规律及子模因之间的互动状态,为模因论应用于舆论热度预测提供事实依据。